Prediksi Nilai Emas Menggunakan Algoritma Regresi Linear - Popi Kasandra; Kansa Vadilla; Via Audila; Febriani Zainal; Aulia Agung Dermawan (Industrial Engineering System and Management Journal, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi harga emas menggunakan algoritma regresi linear. Harga emas dikenal sangat fluktuatif dan dipengaruhi oleh berbagai faktor ekonomi seperti inflasi, suku bunga, dan harga minyak global. Data yang digunakan adalah harga emas Loco London dari tanggal 10 Juli 2023 hingga 10 Juli 2024, dengan total 262 data. Dari jumlah tersebut, 162 data digunakan sebagai data pelatihan untuk membangun model, sementara 100 data lainnya digunakan sebagai data pengujian untuk mengevaluasi kinerja model. Alat analisis yang digunakan adalah RapidMiner, perangkat lunak yang memfasilitasi pembangunan dan evaluasi model regresi linear. Evaluasi model dilakukan berdasarkan beberapa metrik utama, termasuk Root Mean Squared Error (RMSE), kesalahan relatif, dan kesalahan absolut. RMSE mengukur perbedaan antara nilai yang diprediksi oleh model dengan nilai aktualnya. Dalam penelitian ini, model regresi linear yang dikembangkan memiliki nilai RMSE sebesar 18109 dan kesalahan relatif sebesar 0.64%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi linear memiliki tingkat akurasi yang baik dalam memprediksi harga emas. Grafik perbandingan antara harga emas aktual dan harga prediksi menunjukkan bahwa model ini mampu mengikuti tren harga emas dengan baik, meskipun terdapat beberapa penyimpangan. Penyimpangan ini dapat disebabkan oleh faktor eksternal yang tidak dimasukkan ke dalam model, seperti perubahan kebijakan ekonomi atau peristiwa geopolitik yang tiba-tiba. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam menyediakan alat prediksi yang dapat membantu investor mengambil keputusan investasi yang lebih baik dan informasional. Dengan menggunakan model prediksi ini, investor diharapkan dapat mengurangi risiko investasi akibat fluktuasi harga emas yang tidak terduga.